要素的合理有序地流动和高效集聚，是促进区域协调发展的重要途径。人力资本作为诸多生产要素中的重要一环，在区域发展的人才政策需求中亟需进一步的深入研究。

基于此，西安交通大学经金学院教师葛瑶与西安交通大学管理学院教师乔政、西南财经大学教师郑昊针对集聚经济背景下区域劳动力要素供给的微观经济后果展开了系统研究。研究发现地理集聚产生的深度劳动力市场有助于通过减少劳动力市场摩擦，降低企业劳动力搜索与匹配成本，增强区域内的技术溢出效应，从而提高企业价值。具体而言，该研究通过行业、职业数据的精确匹配衡量了焦点公司与关联公司间一对一劳动力相似程度，进一步通过同区域内关联公司加权平均的方法，构建了公司层面的本地劳动力市场深度指标，并验证了该指标由于所涵盖信息易被投资者忽视而对股票收益率产生的预测能力。通过分析发现，面临更高本地劳动力市场深度的公司价值因被市场低估，从而获得更高的未来股票收益率。本文进一步从投资者有限注意力和市场套利限制的角度解释了导致股票错误定价的原因，并证实该现象在信息不对称程度更大、劳动力技能更高、地理分散度更高、市场竞争性更强、以及高科技企业中更为显著。

近日，上述研究以“Local labor market and the cross section of stock returns”为题在金融学国际顶级期刊Journal of International Money and Finance (JIMF) 正式发表。葛瑶为该论文的第一作者，西安交通大学经济与金融学院为第一署名单位。该期刊于1982年创刊，由Elsevier出版社出版，致力于国际货币经济学、国际金融以及二者间重叠领域的理论和实证研究，期刊论文长期以来获得了领域内的学者及金融市场从业者的认可与关注。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2023.102925